作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
Flink 因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。早在 18 年知乎就引入了 Flink，发展到现在，Flink 已经成为知乎内部最重要的组件之一，积累了 4000 多个 Flink 实时任务，每天处理 PB 级的数据。
11月我们发布了 HStreamDB 0.11，修复了多项已知问题。同时也在继续推进 HStream Platform 的开发，并计划于本月底上线首个 Alpha 版本。
为了实现降本增效，京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中，基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统，对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制，为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。
原标题：4K UHD HDR AND IMMERSIVE AUDIO LIVE STREAMING 2018 FIFA WORLD CUP RUSSIA FOR SAMSUNG SMART TVS APP
flush溢写流程: hbase 2.0版本后的流程 随着客户端不断写入数据到达memStore中, memStore内存就会被写满(128M), 当memStore内存达到一定的阈值后, 此时就会触发flush刷新线程, 将数据最终写入HDFS上, 形成一个StoreFile文件 1) 当memStore的内存写满后, 首先将这个内存空间关闭, 然后开启一个新的memStore, 将这个写满内存空间的数据存储到一个pipeline的管道(队列)中 (只能读, 不能改) 2) 在Hbase的2.0版本后, 这个管道中数据, 会尽可能晚刷新到磁盘中, 一直存储在内存中, 随着memStore不断的溢写, 管道中数据也会不断的变多 3) 当管道中数据, 达到一定的阈值后, hbase就会启动一个flush的刷新线程, 对pipeline管道中数据一次性全部刷新到磁盘上,而且在刷新的过程中, 对管道中数据进行排序合并压缩操作, 在HDFS上形成一个合并后的storeFile文件
金磊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 嗯？什么情况？ 我关注的摄影区大UP主（Linksphotograph），把一年前的视频又发了一遍…… 点进去看了下弹幕： 卧槽这画质，和上次的完全不一样啊！ 这效果，感觉links就在我眼前；雪晃得眼睛疼，就像真的看到一样。 居然可以拍出星星？ 多谢links让我知道，原来我iPad/安卓/苹果的屏幕这么厉害…… 仔细一看，弹幕的字里行间，似乎都少不了这几个字：「杜比视界」。 芜湖~~~不得了！这竟然是杜比视界画质的视频，而且B站竟
NameNode判断DataNode是否下线的时间太长了，利用zookeeper实现服务器上下线动态感知
作者：小傅哥 目录 一、前言 二、开发环境 三、责任链模式介绍 四、案例场景模拟 1. 场景模拟工程 2. 场景简述 五、用一坨坨代码实现 1. 工程结构 2. 代码实现 3. 测试验证 六、责任链
导语 | GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。本文先对GooseFS的基础概念进行介绍，再对其架构及实践运用场景进行阐述，最后结合实践进行性能优化的呈现。 一、GooseFS简介 GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。 在腾讯云的大数据生态系统中，GooseFS介于计算框架和云存储（如COS，CHDFS，COSN）之间。GooseFS兼容Hadoop生态及同时支持F
离线机房：专为满足大数据相关业务方需求而设计的离线计算服务中心。其主要职能是部署离线调度、离线存储以及调度平台等服务。这些服务的目标是提供高效的离线数据处理和计算能力。在离线机房中，大数据业务方可以安心进行批量数据处理和计算任务，从而满足他们对数据处理、存储和调度的要求。
我们在上半部分拿到了weblogic的shell并成功上线cs，但是是一个user权限，局限性很大，我们继续来对weblogic的beacon进行提权探究。
2022/11/23，朋友在攻防演练中遇到的一个Tomcat Webshell，Administrator高权限用户，但是因为目标主机上有360套装而无法抓取明文密码，这篇文章将记录下这种场景下的绕过方式。
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。
大家好，我是刘文。目前负责微博客户端播放器的研发。今天我演讲的主题是微博HDR视频的落地实践。
安全模式是Namenode的一种状态（Namenode主要有active/standby/safemode三种模式）。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 朋友，你是否也和我一样，为了《Apex英雄》上线PS5已苦等一年半？ 那是否也和我一样，在年初听到《Apex英雄》PS5版本被曝出时，迫不及待地购买了4k 120Hz电视和PS5设备？ 所以，你一定也听说了前不久《Apex英雄》真的上线PS5的大消息： Emm……看到这个推送后，我当场就愣了。 这是什么？最高只支持4k 60Hz？？ 就连一年以前上线PS5的《彩虹六号·围攻》都推出了4k 120Hz版本，你《Apex英雄》磨蹭一年半就给我搞了个这
腾讯云EMR和ES是两款非常火热的大数据分析产品，长期以来一直是分别在客户场景下使用的，不过随着云上CHDFS产品的上线，以及ES-Hadoop等插件的完善，两者结合使用有了比较成熟的方案，下面就介绍一下相关使用的方式：
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域。
Hadoop集群其中一个优点就是可伸缩性（横向扩展），通过增加计算节点使服务容量产生线性增长的能力。可伸缩的应用程序的主要特点是：只需要增加资源，而不需要对应用程序本身进行大量修改。在集群资源紧张的情况下可通过动态的扩容节点来增加集群的计算能力，前面Fayson的文章讲过《如何在非Kerberos环境下对CDH进行扩容》、《如何使用Cloudera Manager在线为集群减容》。本篇文章主要介绍如何为Kerberos环境的CDH集群在线扩容数据节点。Kerberos和非Kerberos的集群减容步骤是一样的，Fayson不会专门用文章来介绍。
脑图版本 http://naotu.baidu.com/file/939cc7e10d98c9732f7b2cd10bdb1306?token=b51334feec1cc68b 一.为什么需要？ 假如
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
看到腾讯云大数据发布了「腾讯云大数据 ES Serverless 惊喜体验赢大奖」征文活动
一、工具介绍 Tcpcopy是一个分布式在线压力测试工具，可以将线上流量拷贝到测试机器，实时的模拟线上环境，达到在程序不上线的情况下实时承担线上流量的效果，尽早发现bug，增加上线信心。 Tcpcopy是由网易技术部于2011年9月开源的一个项目，现在已经更新到0.4版本。 与传统的压力测试工具（如：abench）相比，tcpcopy的最大优势在于其实时及真实性，除了少量的丢包，完全拷贝线上流量到测试机器，真实的模拟线上流量的变化规律。 二、Tcpcopy的原理 1．流程 现在以nginx作为前端说明tcp
内容写的很乱，因为第一次搞，有点不太熟练，所以各位师傅简单看看就好，写的比较好的文章，可以参考这两个 https://xz.aliyun.com/t/11588#toc-0 https://mp.weixin.qq.com
接到朋友邀请，要进行一个授权站点的渗透，但是进去实际环境才发现是多域控主机。也学习了很多后渗透手法，比较受益匪浅。
步骤一、首先按住键盘win+R组合键，打开了一个运行窗口，之后在运行窗口上输入“CMD”命令，执行该命令即可打开命令提示符窗口了。
var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('get', 'https://v1.hitokoto.cn/'); xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState === 4) { var data = JSON.parse(xhr.responseText); var hitokoto = document.getElementById('hitokoto'); hitokoto.innerText = data.hitokoto; } } xhr.send();
1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 咪咕视频 冬奥特辑 #002# 编者按：在刚刚过去的冬奥期间，中国移动旗下的咪咕视频屡次出圈，其中奥运冠军王濛的激情解说“我的眼睛就是尺”，更是数次登上热搜。作为获得2022北京冬奥直播版权之一的视频平台，咪咕在本次冬奥赛事直播转播中收获了无数好评，其应用下载量一路飙升。除了庞大的明星解说阵容，在此次冬奥中的音视频技术创新上，咪咕还创造了很多历史上的“第一次”。最近LiveVideoStack采访了咪咕公司的音视频AI领域资深专家、高级研发总监周效军，
hbase.regionserver.global.memstore.size： 默认;堆大小的40%
最近知识星球有人问浪尖，自己的hbase集群元数据丢失了，但是数据还在，是否能够修复，其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见，也有很多时候我们是生成hfile加载进hbase。
HHDBCS是桌面通用数据库管理工具，支持四路国产CPU（x86架构、arm架构、龙芯、申威）的数据库管理工具。上线UOS商店，成为首个登录UOS商店的首发同类产品，也成为首例支持全四路国产CPU的数据库桌面管理工具。还能在UOS系统下管理国产达梦数据库、国产PG系列数据库以及国外主流数据库ORACLE、MySQL、Postgres、SqlServer、DB2。
MediaLive已于6月10日上线国际站 心动的小伙伴请联系我们！ 从电子竞技到广电新闻，实时播放为我们带来了多元的内容形态和更强的交互性。随着直播经济的到来，腾讯云助力广电公司轻松安全地进行直播，而无需执行复杂的基础设施构建和运营操作。 腾讯云媒体直播（Tencent Cloud MediaLive，MDL）致力于让全球用户快速创建稳定、多样、安全的视频输出，以进行直播和流媒体传输。MediaLive依托腾讯云全球部署的计算资源，结合腾讯自研的音视频技术平台以及全球领先的音视频 AI 技术
架构图 图1 总体架构 图1大虚线内是线上服务，请求顺序用数字标识，不带箭头的连线表示通信是双向的，即请求与响应，它周围的各模块分别是：elk日志收集系统，监控系统，A/B实验，处理离线数据的hdfa+spark/tensorflow，处理实时数据的kafka+storm/flink和物品管理。 在线服务内部架构 在线服务的内部如大虚线框内所示，这可能和你遇到的不同，甚至和你想像的也差异很大，但不必奇怪，一来架构因人而异，二来业务规模和团队结构的不同导致服务架构也不一样。当规模较小时，整个虚线框完
我在去年 9 月写过一篇ERC科普文章：ERC777 功能型代币（通证）最佳实践[1] ，文章里我推荐新开发的代币使用 ERC777 标准。
开始前先说个事，半个月前有读者通过本博客的收款码进行打赏，数额不多，却是这个博客开通将近一年收到的第一笔打赏，在此表示感谢，很多读者反馈这个博客干货很多，看了有收获，这是我莫大的荣幸，接下来我也会一如既往地走干货路线，希望大家继续多多支持，也希望多点赠人玫瑰手有余香的行动，让我更有动力坚持下去
我们都知道，app在上线之后，用户如果操作我们的app导致的崩溃、错误信息，我们是无法获知的，这时候，就需要一款工具，来告诉我们现在的app在线上的运行情况； 现在线上信息收集的工具有 友盟、极光等，
导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商，面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL，针对AI场景支持SQL接口，兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括：
面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx，曾就读于xx学校数据科学与大数据专业，2022年毕业。
Hadoop集群其中一个优点就是可伸缩性（横向扩展），通过增加计算节点使服务容量产生线性增长的能力。可伸缩的应用程序的主要特点是：只需要增加资源，而不需要对应用程序本身进行大量修改。在集群资源紧张的情况下可通过动态的扩容节点来增加集群的计算能力。本篇文章主要介绍如何使用Cloudera Manager在线扩容DataNode节点。
UOS作为一颗冉冉升起的新星，吸引了众多国内用户及厂商的目光。 而新的系统势必面临着一个问题——软件及应用的适配性。各个软件厂商需要单独为此适配产品。
上一期我们详细介绍了 Ontology Layer 2的工作流程。主要包括3个主体部分，Ontology Deposit 到 Layer 2、Layer 2 Withdraw 到 Ontology 以及 Layer 2交易和安全性保证。
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统：多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
开发「用户登录模块」是 Web 应用开发者最关心的事项之一，继云开发 CloudBase 原生支持短信验证码登录后，目前云开发已支持短信验证码、邮箱等多种登录鉴权方式，供不同的用户场景使用。
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